1.执行如下命令安装 pip3 install faker 2.进入File → Settings → Project → Python Interpreter 二、简单使用 fromfakerimportFaker faker_data= Faker(locale='zh_CN')#定义语言print(faker_data.name_female())#调用faker方法生产随机姓名 三、运行实例 fromfakerimportFaker fk_data= Faker(locale='zh_CN'...
https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html#faker用于造数据的,如人名、邮箱等等,常用于测试数据的生成。 二、简单的安装与使用 # 安装 pip install Faker # 使用 from faker import Faker fake = Faker(["en_US", "zh_CN"]) # 默认en_US,支持中文本地化zh_CN print(fake.name()) print(fak...
from fakerimportFaker deffaker_demo(n):f=Faker("zh-CN")l=[]foriinrange(n):# 代码更改处,调用数据时,先调用unique name=f.unique.name()l.append(name)returnf"列表总数{len(l)},去重后总数{len(set(l))}"if__name__=='__main__':print(faker_demo(10000)) 生成10000条数据,验证一下: ...
Faker也有自己的pytest插件,可以让开发者在测试中使用的faker fixture。 3.Providers 每个生成器属性(如name、address和 lorem)被称为“fake”。一个faker生成器包含很多属性,被打包在“providers”中。例如添加internet属性,生成一个IP地址。 from faker import Faker from faker.providers import internet fake = Faker...
通过unique属性进行测试数据生成时,由于要保存比较当前已经生成过的数据,同时进行多次重试,所以生成大量数据的时候,性能也会受到影响。所以,具体看是业务场景需要吧。 自定义数据Provider 虽然Faker模块提供了很多用于生成测试数据的方法,但是,有时候我们还是有一些自定义的测试数据生成规则的需要。这时候,我们可以用random模...
Python Faker库造伪数据,使用CSV文件进行数据驱动管理 一、Faker概述 Python在数据使用方面有举足轻重的地位,也越来越多的使用在自动化测试等方向。 在测试过程中,必不可少会经历造数据,数据驱动(DDT)测试的环节。 Python的第三方库Faker可以很好的帮我们处理相关问题场景。
通过unique属性进行测试数据生成时，由于要保存比较当前已经生成过的数据，同时进行多次重试，所以生成大量数据的时候，性能也会受到影响。所以，具体看是业务场景需要吧。自定义数据Provider 虽然Faker模块提供了很多用于生成测试数据的方法，但是，有时候我们还是有一些自定义的测试数据生成规则的需要。这时候，我们可以用...
faker是一个开源的python库,安装完成后只需要调用Faker库,就可以帮助我们创建需要的数据。 一、安装 1.执行如下命令安装 pip3 install faker 2.进入File → Settings → Project → Python Interpreter 二、简单使用 from faker import Faker faker_data = Faker(locale='zh_CN')#定义语言 ...
faker 是一个开源的 python 库,安装完成后只需要调用 Facker 库,就可以帮助我们创建需要的数据。 一、安装 1.执行如下命令安装 pip3 install faker 2.进入 File → Settings → Project → Python Interpreter 安装fk 二、简单使用 from faker import Faker ...
在Python 中有个神库,叫做 Faker,它可以自动帮我们来生成各种各样的看起来很真的”假“数据,让我们来看看吧! 安装 首先让我们来看看这个库的安装方法,实际上装起来非常简单,使用 pip 安装即可,Python3 版本的安装命令如下: pip3 install faker 安装好了之后,我们使用最简单的例子来生成几个假数据试试: ...